La econometría es una comprensión de las relaciones de los datos económicos mediante el uso de modelos estadísticos de referencia y la obtención de una observación o patrón de los datos proporcionados para desarrollar la tendencia futura de aproximación.
¿Qué es la econometría y para qué se usa en finanzas?
La econometría combina economía, matemáticas y estadística para darle sentido a los datos. ¿El objetivo? Estimar, pronosticar y entender comportamientos económicos que de otro modo serían invisibles. En el mundo financiero, se vuelve clave para prever precios, evaluar riesgos o analizar el impacto de políticas públicas.
Imagina que estás evaluando si vale la pena invertir en CETES, acciones o bienes raíces. La econometría te permite usar datos pasados (como tasas de inflación o crecimiento del PIB) para predecir escenarios futuros con mayor sustento técnico.
Imagina que estás evaluando si vale la pena invertir en CETES, acciones o bienes raíces. La econometría te permite usar datos pasados (como tasas de inflación o crecimiento del PIB) para predecir escenarios futuros con mayor sustento técnico.
Principales métodos usados en econometría
En México, tanto en instituciones públicas como en análisis privado, los métodos más comunes de econometría aplicada incluyen:
- Regresión lineal múltiple
- Análisis de series de tiempo
- Correlación y regresión simple
- Distribuciones de probabilidad
- Pruebas de hipótesis (t-test, F-test)
- Modelos de simulación y programación lineal
Estas herramientas se combinan según el objetivo del estudio: desde proyectar ingresos fiscales hasta modelar el comportamiento de consumidores ante una subida en las tasas de interés.
Ejemplos prácticos de econometría financiera en México
📊 Ejemplo 1: Análisis de gasto con base en ingresos
Imagina que Carlos, un profesionista en la CDMX, gana $50,000 mensuales. Con base en sus hábitos, sabemos que destina $10,000 a renta y el 50% de su ingreso en otros gastos fijos.
Aplicamos una regresión lineal para modelar su gasto total: Gasto = B₀ (renta) + B₁ (otros gastos) + e (error) = 10,000 + 0.5(50,000) = $35,000
El término de error (e) representa posibles desviaciones debido a factores como inflación o gastos imprevistos.
📈 Ejemplo 2: Determinar salario en función de la experiencia
Aplicamos una regresión lineal para modelar su gasto total: Gasto = B₀ (renta) + B₁ (otros gastos) + e (error) = 10,000 + 0.5(50,000) = $35,000
El término de error (e) representa posibles desviaciones debido a factores como inflación o gastos imprevistos.
📈 Ejemplo 2: Determinar salario en función de la experiencia
Supongamos que el salario base en una industria es de $10,000, y se estima que por cada año de experiencia se suman $2,000. Si una persona tiene 5 años de experiencia, el modelo predice:
Salario = 10,000 + 2,000 × 5 = $20,000
Este modelo debe validarse estadísticamente con herramientas como el t-test para asegurar que los coeficientes (10k y 2k) sean estadísticamente significativos y no producto del azar.
Salario = 10,000 + 2,000 × 5 = $20,000
Este modelo debe validarse estadísticamente con herramientas como el t-test para asegurar que los coeficientes (10k y 2k) sean estadísticamente significativos y no producto del azar.
Ventajas de usar econometría en decisiones económicas
- Permite cuantificar patrones a partir de datos dispersos o no estructurados.
- Mejora el análisis de variables que influyen en precios, demanda o inversión.
- Sirve como apoyo para tomar decisiones basadas en evidencia y no solo intuición.
- En instituciones mexicanas como Banxico, SHCP o INEGI**, se usa constantemente para modelar escenarios macroeconómicos.
Riesgos y limitaciones de la econometría
- No toda correlación implica causalidad. Por ejemplo, correlacionar la temporada de lluvias con el pago de dividendos puede generar relaciones espurias.
- Hay una constante tensión entre modelos simples (más rápidos) y modelos complejos (más precisos). Ambos tienen pros y contras.
- Puede surgir multicolinealidad: cuando dos variables explicativas están fuertemente correlacionadas entre sí, afectando la interpretación del modelo.
- Requiere juicio experto para evitar el sobreajuste (overfitting) o el uso de modelos mal especificados.
Consideraciones clave al aplicar econometría
- Los resultados dependen de la calidad de los datos y la correcta elección del modelo.
- Es necesario validar el modelo con pruebas estadísticas (ANOVA, T-test, F-test).
- La econometría puede aplicarse tanto a datos de corte transversal como a series temporales, algo muy común al analizar el desempeño de acciones o bonos en México.
- Los resultados deben interpretarse con precaución y, siempre que sea posible, contrastarse con fuentes externas o estudios complementarios.
Si vas a aplicar modelos… que sea con criterio
No basta con correr un modelo en Excel o en R y sacar una conclusión. Hay que cuestionarse: ¿es este modelo estadísticamente válido?, ¿qué variables estoy dejando fuera?, ¿hay sesgos en los datos? La econometría no da respuestas absolutas, pero sí reduce la incertidumbre de forma estructurada. Si te interesa tomar decisiones mejor informadas sobre tus inversiones o negocios, vale la pena integrarla a tu análisis.
